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Event-Triggered H∞ Filtering for T–S Fuzzy-Model-Based Nonlinear Networked Systems With Multisensors Against DoS Attacks

服务拒绝攻击 非线性系统 计算机科学 过滤问题 模糊逻辑 事件(粒子物理) 控制理论(社会学) 数据挖掘 卡尔曼滤波器 人工智能 互联网 量子力学 物理 万维网 扩展卡尔曼滤波器 控制(管理)
作者
Zhou Gu,Choon Ki Ahn,Dong Yue,Xiangpeng Xie
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:52 (6): 5311-5321 被引量:108
标识
DOI:10.1109/tcyb.2020.3030028
摘要

This article focuses on the problem of resilient H∞ filtering for Takagi-Sugeno fuzzy-model-based nonlinear networked systems with multisensors. A weighted fusion approach is adopted before information from multisensors is transmitted over the network. A novel event-triggered mechanism is proposed, which allows us not only to reduce the data-releasing rate but also to prevent abnormal data being potentially transmitted over the network due to sensor measurement or other practical factors. The problem of denial-of-service (DoS) attacks, which often occurs in a communication network, is also considered, where the DoS attack model is based on an assumption that the periodic attack includes active periods and sleeping periods. By employing the idea of the switching model for filtering error systems to deal with DoS attacks, sufficient conditions are derived to guarantee that the filtering error system is exponentially stable. Simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the theoretical analysis and design method.
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